sql 中 union all 用法_sql 中 union all 保留重复指南

UNIONALL 是 SQL 中的一个运算符，用于组合查询结果。

主要功能是保存所有重复的行。
不执行重复数据删除。

与 UNION 不同。
UNION 会自动删除重复的行。
UNION的性价比很高。
因为数据需要排序和比较。

UNIONALL具有更高的性能。
直接合并结果。
无需称重。

示例。
--UNION 删除重复项： 选择“A”作为名称； 联盟 SELECT 'A';
结果只有一个'A'。

--UNIONALL 保留重复项： 选择“A”作为名称； 全联盟 SELECT 'A';
结果是两个 'A'。

适用场景： 1 .统计必须存储重复数据。
例如，查看某个用户连续两天的订单数据。
订单信息必须出现两次。

选择用户 ID、订单日期 来自订单 其中 date_order = '01 -1 0-2 02 3 ' 全联盟 选择用户 ID、日期顺序 来自订单 WHERE date_order = '02 -1 0-2 02 3 ';
2 .合并原始数据以进行进一步处理。
例如，日志系统将数据按天存储在表中。
应合并多日日志分析。

从日志中选择_2 02 3 1 001 全联盟 从logs_2 02 3 1 002 中选择；
3 当跟踪性能时替换 UNION。
当明确不需要复制或者没有数据可以复制时。
UNION ALL 效率更高。

使用注意事项： 1 、字段数量和类型必须一致。
多个 SELECT 语句中的列数必须相同。
相应列的数据类型必须兼容。
例如，混合数字和字符串类型可能会导致错误。

2 适当使用 WHERE 条件来过滤数据。
可以将条件分别添加到不同的数据源。
然后合并结果。

选择姓名、年龄 来自用户，其中性别 = '男性' 全联盟 选择姓名、年龄 来自 users_backup WHERE 性别 = '男';
3 .统一列名和排序。
如果顺序或列名不一致。
可能会导致数据不一致。
为了保持一致性，建议使用别名。

SELECT userID AS ID，date_order AS 日期 来自订单_2 02 3 1 0 全联盟 选择 customerID 作为 ID，purchaseDate 作为日期 FROMorders_2 02 3 1 1 ;
语法结构： 选择第 1 列、第 2 列、... 从表 1 全联盟 选择第 1 列、第 2 列、... 从表 2 [所有人的联盟 选择第 1 列、第 2 列、... FROM tableN];
要求： 所有SELECT语句的列数、数据类型和顺序必须一致。

优化性能的建议： 1 . 避免不必要的重复数据删除。
如果业务允许重复数据。
UNION ALL 优先。

2 使用索引。
在 WHERE 子句中适当使用索引。
减少扫描线数。

3 批量处理大量数据。
如果合并大量数据。
批量运行后可以合并结果。
摘要： UNION ALL 保留重复的行。
简化的数据连接逻辑。
适用于必须保留原始数据或追求高性能的场景。

使用时保证字段一致性。
适当过滤数据。
注意统一的列名和顺序。

了解这些要点。
它可以提高SQL查询的效率和准确性。

深入理解 Union 和 Union All 的区别及优化技巧

嘿，这个东西听起来很简单，但是如果你用得不好，它真的会让你的系统陷入困境。
我们来谈谈Union和UnionAll，以及如何优化它们。

上周，有客户问我为什么查数据库这么慢。
原来他一直在用Union，去重半天后发现表里有一百万条数据，CPU就爆炸了。
这给我留下了深刻的印象。

Union 和 UnionAll 有什么区别？
Union：这是为了删除重复项。
假设您有两个表，表 A 有 1 ,2 ,3 ，表 B 有 2 ,3 ,4 用Union检查，结果为1 ,2 ,3 ,4 相同的数字只出现一次。
它会在内部自动为您比较并删除重复项。
该操作非常消耗CPU资源，尤其是当数据量很大时。
UnionAll：这件事重复了也没关系。
还是用上面的例子，用UnionAll检查，结果是1 ,2 ,3 ,2 ,3 ,4 它只是将两个表的结果合并在一起，而不管是否有重复。
因此，UnionAll 通常比 Union 快得多，因为它保留了加倍步骤。

优化技巧？
1 .看数据量：这个是最重要的。
如果连接两个小表，使用 Union 和 UnionAll 没有太大区别。
但如果你要连接两个大表，比如每个表中有数百万甚至数千万条记录，那么使用 UnionAll 绝对是明智的。
节省的CPU资源可以是几十甚至几百秒的搜索时间。
之前在北京的一个项目，我用Union跑了两个订单表一个小时。
我改用 UnionAll，五秒内就得到了结果。

2 决定是否删除重复项：这取决于您的业务需求。
如果业务需要保证结果唯一，则应使用Union。
但如果你只想显示两个表中的数据，谁在乎它们是否重复呢？然后使用UnionAll。
不要追求理论上“更干净”的结果，而最终导致整个系统崩溃。

3 字段对齐是关键：在使用 Union 或 UnionAll 之前，请确保要连接的查询返回相同数量、顺序和类型的字段。
比如一个查询返回姓名和年龄，另一个查询只返回姓名，那么直接使用Union就会报错。
你一定要注意这个问题，因为有很多人落入陷阱。

4 嵌套查询有时可以挽救局面：如果您坚持使用 Union 来删除重复项但担心速度缓慢，您可能会考虑嵌套查询。
比如先用UnionAll将A表和B表合并起来，然后在外面加一层SELECT DISTINCT去重。
这至少将重复数据删除逻辑与数据检索分开。
不过这种方法看起来有点复杂，维护起来也比较麻烦。

5 索引是加速器：虽然索引主要用于加速单表查询，但在Union/UnionAll场景中也很有用。
特别是当你的联合查询中有JOIN操作，或者UnionAll连接的表非常大时，索引扫描比全表扫描更快。
但需要注意的是，索引越多越好。
还必须考虑维护成本。
想想看，每次插入、更新或删除的时候，都要保存索引。
如果索引太复杂，写入操作可能会变慢。

6 排序和分组应谨慎使用：如果对 Union/UnionAll 结果执行 ORDER BY 或 GROUP BY，速度会很慢。
因为所有数据必须首先连接，然后排序或分组。
如果您需要排序或分组，请考虑首先在每个子查询上执行此操作。
例如，如果你的两个表的查询结果需要按日期排序，那么先对每个子查询进行排序，然后使用UnionAll进行连接。
将连接的数据作为一个整体进行排序比先连接然后排序要快。

但是使用Union还是UnionAll关键取决于你的数据量、业务需求以及字段是否对齐。
不要盲目使用，尤其是Union，数据量大很容易成为性能瓶颈。
我建议更频繁地运行该计划以查看执行时间，然后决定使用哪一个。
有时测试环境运行速度太快，挂在网上。
这也很常见。

SQL中“UNION”和“UNIONALL”的区别及使用场景

你是在告诉我 SQL 中的“UNION”和“UNION ALL”吗？ 其实我以前也曾踏入过这个陷阱。

记得有一次，我负责一个项目，需要将两个表的数据进行合并，然后进行统计。
当时就直接用了“UNION”，心想反正都是合并，去重是必须的。
结果当数据量很大的时候，系统就卡住了，处理结果需要很长时间才出来。
后来我了解到，原来“UNION”重复数据删除需要额外的开销，尤其是在处理大量数据时。

还有一次，我帮朋友处理数据。
他需要合并不同时间点的销售记录，但他不想丢失任何记录。
当时我用的是“UNION ALL”，数据被保留了。
但在统计过程中，我发现有些数据重复，导致合计不准确。
那次我深深体会到，在使用“UNION ALL”时，要注意不要错过重复数据的处理。

其实这两种方法各有各的适用场景。
例如，我以前在一家公司做数据分析，需要合并学生和老师的名单，确保不重复。
当时我用的是“UNION”，因为需要去重，而且不能有重名。

另一方面，我曾经帮助一个电商网站分析销售数据，需要计算三个月的总销售量，其中包括重复记录。
当时我用的是“UNION ALL”，因为性能更重要，而且重复数据不影响最终的统计结果。

所以，到底用“UNION”还是“UNION ALL”要看具体的需要。
当数据量较小且去重很关键时使用“UNION”； 当数据量较大且追求性能时使用“UNION ALL”。
但是，使用“UNION ALL”时要小心。
您稍后可能需要手动删除重复项以避免数据偏差。
我之前没有接触过这个领域，所以不敢乱说，但是一般来说，还是要小心。